Transformación de datos I

Aunque ya hemos visto algo de transformación de datos aquí, aquí y aquí creo que el tema es importante por lo que merece la pena ahondar un poco más. En la mayoría de las ocasiones tendremos nuestros datos en bruto, es decir, una matriz de datos con todas las veces y condiciones por las que ha pasado el sujeto. Por dicha razón, tendremos que realizar ciertas operaciones que ordenen nuestros datos.

Esta matriz de datos puede servir de ejemplo para esto anterior, así que una vez que la bajes tendrás que cargarla:

data <- read.csv ("data.csv", header= T)

Si le echamos un vistazo a la matriz vemos que está compuesta por cinco variables:

• X: número de ensayo.
• Time: el tiempo que tarda el estímulo en aparecer una vez que el ensayo se ha iniciado. Como se puede ver este tiempo es siempre el mismo.
• ResponseTime: el tiempo que tarda el participante en responder una vez que el ensayo se ha iniciado.
• Correct: tecla que el sujeto debería presionar en ese ensayo.
• Keypress: tecla que el sujeto presiona en ese ensayo.
• Condición: condición del estímulo en ese ensayo concreto.

Lo primero que podemos hacer es crear una variable con el tiempo que el participante tarda en responder una vez que el estímulo ha aparecido (tiempos de reacción). Si la variable ResponseTime es el tiempo que se tarda en responder desde que el ensayo se inicia, y la variable Time es el tiempo que tarda el estímulo en aparecer, el tiempo de reacción al estímulo será igual a la diferencia entre ResponseTime y Time. Podemos, por lo tanto, crear una nueva variable dentro de nuestra matriz de datos con los tiempos de reacción. Para ello, podemos ejecutar la siguiente instrucción:

data$RTs <- data$ResponseTime-data$Time

Es posible que queramos analizar separadamente los ensayos correctos e incorrectos. Para ello sería conveniente crear una variable que nos dijera si un ensayo concreto fue correcto. En nuestra matriz de datos tenemos la variable Correct, tecla que se tiene que presionar para que el ensayo sea correcto, y la variable Keypress, tecla que el sujeto apretó. Por lo tanto un ensayo será correcto cuando la variable Correct sea igual a la variable Keypress. Podemos crear una nueva variable que tenga esto en cuenta con la función condicional ifelse():

data$ACC<- ifelse(data$Correct==data$Keypress,"correcto","incorrecto")

Con esta instrucción le estamos diciendo a R que cree la variable ACC (del inglés accuracy) dentro de la matriz de datos data. Si el valor de la variable Correct es igual al valor de la variable Keypress, ACC será igual a “correcto”. Por el contrario, si el valor de la variable Correct es diferente al valor de la variable Keypress, ACC será igual a “incorrecto”.

 

Pues esto es todo por hoy, en la siguiente entrada seguiremos con esto un poco más.